## IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN KELAS BERDASARKAN PEMAHAMAN SISWA PADA BIMBINGAN BELAJAR MATEMATIKA SASCHIO BANYUWANGI

## Ahmad Ghozy Fadilah, Febriana Santi Wahyuni, Sentot Achmadi
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818004@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Bimbingan  belajar  adalah  proses  bantuan  kepada  murid  dalam  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi  di dalam kehidupanya agar mendapatkan pendidikan yang sesuai dengan kemampuanya dan membantu murid untuk menentukan cara yang efektif dan fleksibel dalam mengatasi permasalahan yang di alami oleh murid. Bimbingan belajar  Matematika  Saschio  adalah  salah  suatu  bimbingan  belajar  yang  berada  di  Kabupaten  Banyuwangi. Bimbingan tersebut berdiri pada tanggal 23 septembet 2021. Bimbingan tersebut menampung murid mulai dari SD,  SMP  dan  SMA.  Pada  awalnya  bimbingan  tersebut  melakukan  kegiatan  belajar  mengajar  offline  setelah pandemi covid-19 datang ke Indonesia  bimbingan tersebut melakukan kegiatan belajar  mengajar secara daring dengan  adanya  E-Learning  bisa  membuat  kegiatan  belajar  mengajar  menjadi  efektif  walaupun  dari  jauh.  E- learning  adalah  inovasi  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  proses  kegiatan  belajar  mengajar,  tidak  hanya  dalam penyampaian  materi  belajar  mengajar  tetapi  juga  merubah  kemampuan  murid  yang  menggunakan  media elektronik, Dengan adanya E-learning, murid tidak hanya mendengarkan uraian materi dari guru saja tetapi juga aktif  mengamati,  melakukan,  mendemonstrasikan,  dan  sebagainya.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam sistem ini adalah metode K-Means Clustering. K-Means Clustering adalah suatu metode menganalisa data atau metode untuk mengelompokan objek  yang sesuai dengan atribut yang sama atau karakteristik ke dalam jumlah groups.  Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  metode  menunjukan  bahwa  metode  K-Means  Clustering  yang diterapkan pada website ini sudah tepat dengan tingkat kecocokanya 100% , Kata kunci: Bimbingan Belajar, E-Learning, Clustering, Metode K-Means, Covid 19, Kabupaten Banyuwangi

## 1. PENDAHULUAN
Bimbingan  belajar  adalah  suatu  proses  bantuan kepada  murid  dalam  mengatasi  permasalahan  yang dihadapi  di  dalam  kehidupanya  agar  mendapatkan pendidikan  yang  sesuai  dengan  kemampuanya  dan membantu murid untuk menentukan cara yang efektif dan  fleksibel  dalam  mengatasi  permasalahan  yang  di alami oleh murid [1]
Bimbingan  Belajar  Matematika  Saschio  adalah salah  satu  bimbingan  belajar  yang  ada  di  Kabupaten Banyuwangi. Bimbingan tersebut berdiri pada tanggal 23  septembet  2021.  Bimbingan  tersebut  menampung murid  mulai  dari  SD,  SMP  dan  SMA.  Pada  awalnya bimbingan  tersebut  melakukan  kegiatan  belajar mengajar offline lsetelah pandemi covid-19 datang ke Indonesia  bimbingan  tersebut  melakukan  kegiatan belajar  mengajar secara  jarak  jauh dengan adanya E- Learning  bisa  membuat  kegiatan  belajar  mengajar menjadi efektif walaupun dari jauh [2]
Clustering adalah  suatu  metode  yang  memiliki sifat  efisien  dan  cepat  untuk  tehnik  mengelompokan sejumlah  data  objek  ke  dalam  suatu  cluster  sehingga data  menjadi  beberapa  group  berdasarkan  keamanan yang  di  tentukan  sebelumnya.  Tujuan Clustering adalah  mengelompokan  data  dengan  karakter  yang sama  ke  daerah  yang  sama  dan  data  dengan  karakter yang berbeda ke daerah yang lain [3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  (Ai  Rohmah,  Falentino  Sembiring  & Adhitia  Erfina,  2021)  dengan  judul  “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Analysis Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring.”  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  hambatan  pembelajaran secara  jarak  jauh atau  daring karena sejak  meluasnya Covid-19  di  Indonesia  banyak  peraturan  baru  yang dibuat oleh pemerintah dalam upaya mencegah Covid- 19  semakin  banyak.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  Dikembangkan  Sistem  yang  mendukung Keputusan  dengan  metode  K-Means  Clustering. Metode K-Means Clustering merupakan metode yang sangat  tepat  dalam  menangani  masalah  mengambil keputusan  yang  menggunakan  beberapa  kriteria hingga menghasilkan dua keputusan yaitu kelas rendah dan kelas tinggi [1]
Penelitian  (Fauziah  Nur,  2015)  dengan  judul “Penerapan  Algoritma  K-means  Pada  Siswa  Baru Sekolah  Menengah  Kejuruan  Untuk  Clustering Jurusan” Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data dalam jumlah besar untuk mengelompokanya. Tehnik imi digunakan dalam proses Knowledge Discovery in Database  (KDD).  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  Dikembangkan  Sistem  yang  mendukung Keputusan  dengan  metode  K-Means  Clustering. Dengan  menggunakan  metode  K-Means  Clustering tersebut adalah keputusan yang tepat dalam menangani masalah  pengambilan  keputusan  terhadap  penentuan
jurusan  murid  baru  Sekolah  Menengah  Kejuruan (SMK) sesuai kemampuan. [2]
Penelitian  (Lili  Kartikawati,  Kusrini,  Emha Taufiq  Luthfi)  yang  berjudul  “Algoritma  K-Means Pada  Pengelompokan  Pembelajaran  Tatap  Muka Terbatas  Sesudah  Vaksinasi  Covid-19”  Studi  Kasus SMK  Negeri  4  Yogyakarta.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengelompokan  kegiatan  belajar  mengajar luring  terbatas  setelah  vaksin  Covid-19.  Pandemi Covid-19  Menimbulkan  potensi  dampak  social  yang tidak  baik,  Peran  sekolah  dalam  proses  belajar mengajar  tidak  terlihat.  Akses  dan  Kualitas  kegiatan belajar  mengajar  secara  daring  berbanding  lurus dengan capaian belajar murid. Mengatasi permaslahan tersebut Dikembangkan (SPK)  menggunakan  metode K-means.  Dengan  menggunakan  Metode  K-Means dapat mengelompokan murid dalam empat grup yaitu daya  serap  tinggi,  daya  serap  standar,  daya  serap rendah dan daya serap kurang [3]

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mencari  informasi data  untuk  menemukan  model  baru  atau  pola  yang sempurna  dan  dapat  dimengerti  dalam  database dengan  jumlah  data  yang  sangat  besar.  Disebut  juga Knowledge Discovery kegiatan untuk mengumpulkan, memakai  data  history  untuk  menemukan  aturan hubungan atau pola dalam data berjumlah banyak

## 2.2. Clustering
Clustering adalah suatu metode mengelompokan data  ke  dalam  beberapa  cluster  atau  grup.  Terdapat beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam mengukur  nilai  persamaan  antar  objek  yang  di bandingkan.  Salah  satunya  adalah  metode Euclidean Distance metode tersebut menghitung jarak ke 2 buah poin dengan  melihat nilai dari  masing-masing atribut pada ke 2 poin tersebut

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  suatu  metode untuk  menyelesaikan  clustering.  Algoritma  ini  relatif cepat  dan  sederhana.  Algoritma  K-Means  dikenal karena  kecerdasanya  karena  mengelompokan  data dalam  jumlah  besar  dengan  efisien  dan  cepat. Algoritma K-Means berakhir ketika beberapa kriteria konvergensi terpenuhi diantaranya: 1. Menghitung jumlah data (p)
2. Menentukan  jumlah cluste r  (k)  secara  acak  dan mengelompokan  data  yang  lain  ke  dalam  cluster tersebut  berdasarkan jarak terdekat
3. Menghitung  semua data centroid  dari data  yang di hasilkan dari masing-masing cluster
4. Menghitung  centroid  C  kembali  berdasarkan cluster terdekat
5. Teruskan langkah ke 3 dan ke 4 apabila ditemukan data yang pindah cluster
Dibawah  ini  adalah rumus untuk menentukan  jumlah Cluster K=√n/2
Keterangan: K = Kluster N = Jumlah Data

## 2.4. Metode Clustering
Metode Clustering adalah  suatu  metode  yang tergabung dalam clustering non-hirarki dimana setiap objek  yang  termasuk  dalam  objek-objek  yang  sama dan  berkolaborasi.  Dengan  menggunakan  Metode Clustering ini,kita  dapat  mengklasifikasikan  wilayah yang padat dan menemukan keterkaitan antara atribut data. Tujuan dari Metode Clustering adalah agar objek function  berjumlah  meminimalisir  dalam  proses Clustering

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  dilaksanakan  secara sistematis  yang  menjelaskan  proses  bagaimana  alur kerja  penelitian  yang  telah  dilaksanakan  dari  tahap menganalisa  data,  proses  mengumpulkan  data  dan menganalisa  data  menggunkan  metode  Algoritma  K- Means  pada  Bimbingan  Belajar  Matematika  Saschio Banyuwangi

## 3.1. Flowchart Sistem
Gambar 1. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  1  Merupakan  Flowchart  sistem untuk  admin  alurnya  dimulai  dari  Admin  melakukan login  ke  sistem  dengan  menulis  nama  user  dan Password.  Setelah  masuk  ke  dashboard  terdapat beberapa  pilihan  menu  yaitu  data  siswa  materi  dan manage  user  di  dalam  manager  user  terdapat  2  sub menu  yaitu  role  dan  user  Admin  memiliki  hak  akses CRUD pada menu tersebut

## 3.2. Flowchart Guru
Gambar 2. Flowchart guru
Pada  gambar  2  Adalah  flowchart  sistem  pada guru alurnya di  mulai dari guru  memulailogin sistem dengan  menulis  nama  user  dan  password  setelah masuk ke dashboard terdapat menu siswa dan materi. Guru  bisa  menginputkan  data  siswa  dan  materi pembelajaran  yang  akan  diberikan  kepada  murid bimbingan belajar matematika saschio

## 3.3. Flowchart Siswa
Gambar 3. Flowchart Siswa
Pada  Gambar  3  Merupakan  Flowchart  sistem untuk  Siswa  alurnya  dimulai  dari  Siswa  melakukan login  ke  sistem  dengan  menulis  nama  user  dan Password Setelah masuk ke dashboard terdapat menu materi dan nilai siswa dapat mendonwload materi yang sudah  di  berikan  guru  pada  saat  dirumah  dan  dapat dipelajari dimanapun dan  kapanpun siswa  juga dapat melihat nilai yang sudah di masukan oleh guru

## 3.4. Use Case Diagram
Gambar 4. Use Case Diagram
Berdasarkan  use  case  diagram  pada  Gambar  4 user  hanya  dapat  mengakses  jadwal  pelajaran download  materi,  upload  tugas  dan  melihat  nilai. Sedangkan  admin  dapat  melakukan  semua  yang dilakukan user. Admin dapat menampilkan dashboard admin, menampilkan semua menu, menampilkan data siswa,  dan  menampilkan  hasil  clustering  dengan ketentuan  admin  harus  login  system  terlebih  dahulu dengan  input  username  dan  password.  Sedangkan untuk  guru  dapat  melakukan  upload  materi,  melihat data siswa dan memberi nilai siswa

## 3.5. Perancangan Database
1. Database
2. Tb_akses  digunakan  untuk  memberi  akses  pada admin, guru dan user/siswa Tabel 1. Tabel tb_akses NO NAMA TIPE DATA 1 Id Integer (11) 2 Nama Varchar 255) 3 Content Varchar(255) 4 Created_at Datetime 5 Link Text 6 Icon Varchar(255) 7 Submenu Varchar(255) 8 Group Varchar(255) 3. tb_angkatan berisi informasi siswa dan pendaftaran  siswa  baru  bimbingan  belajar matematika saschio banyuwangi Tabel 2. Tabel tb_angkatan NO NAMA TIPE DATA 1 Id Integer (11) 2 Angkatan Varchar(255) 3 Awal_pendaftaran Datetime 4 Akhir_pendaftaran Datetime 5 Awal_periode Datetime 6 Akhir_periode Datetime 7 Status Varchar(255) 8 Created_at Datetime 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Implementasi Implementasi  sistem merupakan tingkatan penerapan  perangkat  lunak  yang  telah  dilaakukan, diterapkan  dan  dirancang/didesain  untuk  kemudian dijalankan  seluruhnya.  Proses  ini  merupaka  proses dimana sistem siap untuk digunakan pada Bimbingan Belajar Saschio Banyuwangi. Aplikasi untuk membuat website  Bimbingan  Belajar  Saschio  adalah  Visual Studio Code dan Bahasa pemrogaman yang digunakan pada  aplikasi  ini  adalah  Code  Igniter  dan  My  Sql sebagai database nya

## 4.2. Halaman Beranda
Halaman ini berisi informasi pendaftaran peserta didik baru di Bimbingan Belajar Saschio Banyuwangi. Terdapat juga menu staff guru dan siswa pada halaman beranda seperti gambar di bawah ini

## 4.3. Form Pendaftaran
Halaman ini berfungsi sebagai form pendaftaran murid  baru  pada  bimbingan  belajar  matematika saschio banyuwangi. Siswa baru harus mengisi Nama, Asal Sekolah, Email, Password, Alamat dan Tingkatan

## Gambar 7. Form Pendaftaran
4.4. Menu K-Means
Menu K-means digunakan untuk
mengelompokan  siswa  mana  yang  masuk  kelas menengah  dan  siswa  mana  yang  masuk  kelas  lanjut pada Bimbingan Belajar Matematika Saschio Banyuwangi

## Gambar 8. Menu K-Means

## 4.5. Pengujian Metode Black Box
Tabel 3. Metode Black Box No Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1 Klik Staff dan guru Sistem akan menampilkan halaman login untuk Admin dan guru Sesuai Harpan 2 Klik Siswa Sistem akan menampilkan halaman login untuk siswa Sesuai Harpan 3 Klik link daftar Sistem akan menampilkan form pendaftaran siswa baru Sesuai Harapan 4 Email dan password tidak diisi kemudian di kilik buuton login Sistem akan menampilkan pesan “This Value is required” Sesuai Harapan
No Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 5 Klik tambah pada menu materi Sistem akan membahkan materi yang sudah dimasukan Sesuai Harapan 6 Klik tambah pada menu Kelas Sistem akan menambahkan kelas yang sudah dimasukan Sesuai Harapan 7 Klik tambah pada menu Angkatan Sistem akan menambakan angkatan yang sudah dimasukan Sesuai Harapan 8 Klik menu siswa Sistem akan menampilkan data siswa yang sudah dimasukan Sesuai Harapan 9 Klik tampilkan data pada menu penerimaan siswa Sistem akan menampilkan nilai siswa yang telah melakukan pre-test Sesuai Harapan 10 Klik generate K-means Sistem akan menampilkan cluster/kelas siswa pada aplikasi Sesuai Harapan 11 Klik soal tes Sistem akan menampilkan banyaknya soal pada aplikasi Sesuai Harapan 12 Klik nilai tes Sistem akan menampilkan nilai tes siswa pada aplikasi Sesuai Harapan 13 Klik role pada menu manage staff Sistem akan menampilkan hak ases untuk user yang baru Sesuai Harapan

## 4.6. Pengujian User
Tabel 4. Pengujian User No Pernyataan Penilaian Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju 1 Apakah web sangat mudah digunakan? 0 100% 0 2 Apakah web dapat dijalankan dengan baik pada siswa SD , SMP dan SMA? 0 100% 0
3 Apakah web
dapat menampilkan nilai tes dengan benar? 100% 0 0 4 Apakah web dapat menampilkan 0 100% 0
No Pernyataan Penilaian Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju data siswa dengan benar? 5 Apakah web dapat menampung data dalam jumlah besar? 0 100% 0 6 Apakah semua fitur di web sudah berfungsi dengan baik? 0 100% 0

## 4.7. Perbandingan Pengujian Proses

## Tabel 5. Perbandingan Proses
No Proses Waktu yang dibutuhkan Proses Manual Proses Sistem 1 Siswa mengerjakan soal Pre Test pada saat pendaftaran 1 Hari 30 Menit 2 Guru merekap nilai 1 Hari 10 menit 3 Guru mengelompokan murid berdasarkan hasil Pre Test 2 Hari 10 menit 4 Pengumuman hasil nilai Pre Test 1 Hari 10 Menit

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  metode  dan  pengujian Black  Box  yang  telah  dilakukan  pada  aplikasi Bimbingan  Belajar  Matematika  Saschio  Banyuwangi dapat  di  simpulkan  hasil  Pengujian  akurasi  metode menunjukan  bahwa  metode  k-means  yang  di implementasikan pada website ini sudah benar dengan tingkat presentase kecocokanya 100%. Hasil pengujian  metode  black  box  untuk  menguji fungsionalitas  system  berjalan  baik  dan  dalam pengujian  kesalahan  pada system di temukan sebesar 0%  dan  berdasarkan  hasil  pengujian  perbandingan
proses  yang  lama  dengan  proses  yang  baru  dengan menggunakan perbandingan waktu, Sistem pendukung keputusan  yang  baru  dapat  menghasilkan  keputusan yang lebih cepat dalam kurun waktu 60 menit daripada proses yang lama dalam kurun waktu 5 hari
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  penulis  dapat  memberikan  saran-saran  untuk pengembangan  selanjutnya  agar  aplikasi  ini  berjalan dengan  baik,  antara  lain  Aplikasi  Bimbingan  Belajar Matematika  Saschio  diharapkan  bisa  dikembangkan tidak  hanya  pada  platform  Android.  Penambahn Video/Gambar  agar  pengguna  mempunyai  banyak referensi  saat  belajar  Matematika.  Untuk  Penelitian Selanjutnya  Di  harapkan  Memperbaiki  Dari  Segi Design agar aplikasi ini lebih menarik lagi

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Dewi1,  K.  D.  (2020).  Pengaruh  E-Learning Berbasis Rumah Belajar Terhadap  Kemampuan Berpikir  Kritis  Matematika  Siswa  (Vol.  14  No 1).
[2]. Faslah1,  R.  (2017).  Perancangan  Learning Management  System  Menggunakan  Object Oriented  Design  Pada  Stmik  Widya  Cipta Dharma (Vol. 3).
[3]. Darmi, Y. D., & Setiawan, A. (2017). Penerapan
Metode Clustering K-Means Dalam
Pengelompokan Penjualan Produk. Jurnal Media Infotama,
[4]. Dewi, K. A. I. D., Suarsana, I. M., & Juniantari, M.  (2020).  Pengaruh  E-Learning  Berbasis Rumah  Belajar  Terhadap  Kemampuan  Berpikir Kritis  Matematika  Siswa.  Wahana  Matematika Dan  Sains:  Jurnal  Matematika,  Sains,  Dan Pembeljarannya,
[5]. Dhuhita,  W.  (2015).  Clustering  Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Informatika Darmajaya
[6]. Rohmah,  A.,  Sembiring,  F.,  &  ...  (2021). Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran Daring (Studi Kasus: Smk Yaspim Sistem Informasi Dan 290–298.